Laplace apuesta por el red-teaming de IA en simulación para hacer seguros a robots y coches autónomos

Desarrolla red-teaming automatizado para robótica e IA física: simulación de alta fidelidad del mundo real más agentes de IA que buscan casos límite.

Que la única forma de hacer segura la IA física es dejar que la IA la pruebe: un agente que sondea simulaciones interactivas para encontrar puntos de fallo antes del despliegue.

Howie Sun pasó ocho años en el ámbito académico desafiando a la IA de conducción autónoma en simulación. En 2023, él y su entonces asesor de doctorado, Henry Liu, publicaron un artículo que llegó a la portada de Nature, y las empresas de vehículos autónomos empezaron a llamar. En 2025 ambos fundaron Laplace Intelligence en Ann Arbor para convertir la investigación en un producto.

Un año después, Laplace ejecuta una versión con post-entrenamiento del modelo del mundo Cosmos de Nvidia, fundamentada en datos de mapas reales e información de tráfico en vivo de proveedores como TomTom, donde cada actor reacciona a cada evento; en una demostración, un coche que venía de frente giró bruscamente para esquivar a un agente de prueba que también giraba bruscamente. Agentes de IA diseñan casos límite a partir de noticias e informes de colisiones policiales. Entre sus clientes figuran el fabricante japonés de camiones Isuzu, la empresa tejana de camiones autónomos Bot Auto y Nvidia, junto con un piloto gratuito de ciudad inteligente en San José con Nvidia y T-Mobile.

Los robots generalizados no tienen historial registrado del que extraer casos límite, por lo que las pruebas mediante simulación generativa se vuelven necesarias en lugar de opcionales.

La evidencia de seguridad en la que puedan confiar clientes, aseguradoras y reguladores es el cuello de botella para el despliegue de la IA física; las pruebas son una cuña hacia cada despliegue.

Los 1200 millones de dólares de Applied Intuition demuestran que la categoría es real, pero su manual es anterior a los modelos del mundo interactivos: la startup apuesta a que el paradigma cambia por debajo de ella.

Cuando la industria empieza a llamar a un laboratorio de investigación, el mercado ya ha validado la idea; la tarea del fundador es convertir el trabajo de proyectos entrantes en un producto antes de que lo haga un rival mejor financiado.

A fecha de 2026-10-13, Laplace preparaba su presentación en Startup Battlefield en TechCrunch Disrupt en San Francisco (13-15 de octubre), convertía contratos basados en proyectos hacia ingresos recurrentes y recaudaba fondos para escalar frente a Applied Intuition.